基于在线评论数据驱动的产品感性评价方法

• 作者: 全华凤 吴永明 张安思 李少波 胡建军
• 来源期刊: 计算机集成制造系统
• 学科: 工学
• 关键词: 产品在线评论 感性工学 词频 评估 强度 活动 BP神经网络 产品设计
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 产品创新开发技术
• 页码范围: 752-762
• 页数: 11页
• 分类号: TH166
• 字数: 7405字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13196/j.cims.2018.03.022

摘要

为了解决传统感性工学主观性过强、实时性差、数据少等问题,提出一种产品在线评论数据驱动的感性工学方法.以某电子商务平台智能手机在线评论为数据源,提出词频与评估、强度、活动3个维度相结合的TF-EPA方法,并使用该方法提取在线评论中的感性词;为获得更合理的感性评价,采用面向在线评论的词聚类结合程度副词的方法计算感性评价值,再从认知心理学的角度,结合产品属性参数与用户感性意象,构建了基于BP神经网络的非线性映射模型,用于模拟用户心理评估机制.最后,评估了模型的泛化能力,验证了所提方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李少波	贵州大学机械工程学院	163	758	13.0	21.0
5	吴永明	贵州大学现代制造技术教育部重点实验室	19	87	6.0	9.0
6	全华凤	贵州大学机械工程学院	2	18	1.0	2.0
7	张安思	贵州大学现代制造技术教育部重点实验室	5	17	1.0	4.0